前回に引き続き塊のデータを生成する方法について学びましょう！
目次
②塊の数が３つのデータを作ろう
前回と同じ条件
ランダムの種 ＝ ４
特徴量 = ２
塊の数 = ２
ばらつき = 1
点の数 = ３００
を使って塊の数＝３に変更し、データセットを作りましょう！
コード
X, y = make_blobs(
random_state=4,
n_features=2,
centers=3, #1
cluster_std=1,
n_samples=300)
df = pd.DataFrame(X)
df["target"] = y
df0 = df[df["target"]==0] #2
df1 = df[df["target"]==1] #3
df2 = df[df["target"]==2] #4
plt.figure(figsize=(5, 5))
plt.scatter(df0[0], df0[1], color="c", alpha=0.4)
plt.scatter(df1[0], df1[1], color="m", alpha=0.4)
plt.scatter(df2[0], df2[1], color="y", alpha=0.4) #5
plt.grid()
plt.show()
#1 塊の数：３つ
#2~4 分類別にデータフレームを分ける
#5 黄色の散布図参考資料：Python3年生機械学習のしくみ
実行結果
これで塊の数が３つのデータを生成することが出来ました！
③塊の数が５つのデータを作ろう
また同じ条件で、塊の数＝５に変更し、データセットを作りましょう！
もう変更方法が理解できた方は次のサンプルコードを見ずに作成してみましょう！
コード
X, y = make_blobs(
random_state=4,
n_features=2,
centers=5, #1
cluster_std=1,
n_samples=300)
df = pd.DataFrame(X)
df["target"] = y
df0 = df[df["target"]==0] #2
df1 = df[df["target"]==1] #3
df2 = df[df["target"]==2] #4
df3 = df[df["target"]==3] #5
df4 = df[df["target"]==4] #6
plt.figure(figsize=(5, 5))
plt.scatter(df0[0], df0[1], color="c", alpha=0.4)
plt.scatter(df1[0], df1[1], color="m", alpha=0.4)
plt.scatter(df2[0], df2[1], color="y", alpha=0.4)
plt.scatter(df3[0], df3[1], color="r", alpha=0.4) #7
plt.scatter(df4[0], df4[1], color="g", alpha=0.4) #8
plt.grid()
plt.show()
#1 塊の数：５つ
#2~6 分類別にデータフレームを分ける
#7 赤色の散布図
#8 緑色の散布図参考資料：Python3年生機械学習のしくみ
実行結果
確認問題
ランダムの種＝３
特徴量＝２
塊数＝３
ばらつき＝0.8
点の数＝300
の塊のデータセットを作成して、青と赤と緑の散布図を半透明で描画してみましょう。
答えはコチラをクリック！
答え：
from sklearn.datasets import make_blobs
import pandas as pd
X, y = make_blobs(
random_state=3,
n_features=2,
centers=3,
cluster_std=0.8,
n_samples=300)
df = pd.DataFrame(X)
df["target"] = y
df0 = df[df["target"]==0]
df1 = df[df["target"]==1]
df2 = df[df["target"]==2]
plt.figure(figsize=(5, 5))
plt.scatter(df0[0], df0[1], color="b", alpha=0.5)
plt.scatter(df1[0], df1[1], color="r", alpha=0.5)
plt.scatter(df2[0], df2[1], color="g", alpha=0.5)
plt.grid()
plt.show()ヒント
このような散布図になるはずです！
これで塊の数が増えてもデータセットを作成できることが分かったと思います！
次回は三日月型のデータセットについて学んでいきましょう！